这不是一个错误

在概率的正式处理中，通过测度理论，概率密度函数是感兴趣的概率测度的导数，相对于“主导测度”（也称为“参考测度”）采取。对于整数上的离散分布，概率质量函数是关于计数度量的密度函数。由于概率质量函数是一种特定类型的概率密度函数，因此有时您会发现类似这样的参考资料将其称为密度函数，并且以这种方式提及它并没有错。

在关于概率和统计的普通论述中，人们经常避免使用这个术语，并在“质量函数”（用于离散随机变量）和“密度函数”（用于连续随机变量）之间进行区分，以区分离散分布和连续分布。在其他情况下，当人们陈述概率的整体方面时，通常最好忽略这种区别并将两者都称为“密度函数”。

除了在测度论方面更有理论性的答案外，在统计编程中不区分 pmfs 和 pdfs 也很方便。例如，R 具有丰富的内置发行版。对于每个分布，它有 4 个函数。例如，对于正态分布（来自帮助文件）：

dnorm gives the density, pnorm gives the distribution function, qnorm gives the quantile function, and rnorm generates random deviates.

R 用户很快就习惯了d,p,q,r前缀。如果你不得不为二项分布做一些诸如 dropd和 use之类的事情，那会很烦人。m相反，一切都如 R 用户所期望的那样：

dbinom gives the density, pbinom gives the distribution function, qbinom gives the quantile function and rbinom generates random deviates.